85
menginap di Hotel Soechi Internasional Medan karena harga yang ditawarkan Hotel Soechi Internasional sesuai dengan kepuasan yang didapat.
Tabel 4.33 Distribusi Jawaban Responden terhadap Pernyataan Tidak Ada
Mengeluarkan Biaya Tambahan untuk Menikmati Fasilitas-fasilitas yang Ada di Hotel Soechi Internasional Medan
Frequency Percent
Valid Percent Cumulative
Percent Valid
Kurang Setuju 15
15.0 15.0
15.0 Setuju
55 55.0
55.0 70.0
Sangat Setuju 30
30.0 30.0
100.0 Total
100 100.0
100.0
Sumber: Hasil pengolahan data software SPSS 19.0 for windows 2015 Berdasarkan Tabel 4.33 di atas, dapat diketahui bahwa sebanyak 30
orang atau 30 menyatakan sangat setuju bahwa tidak ada mengeluarkan biaya tambahan untuk menikmati fasilitas-fasilitas yang ada di Hotel Soechi
Internasional Medan, 55 orang atau 55 menyatakan setuju, dan 15 orang atau 15 menyatakan kurang setuju. Tidak ada responden yang memberikan
tanggapan tidak setuju dan sangat tidak setuju. Hasil menunjukkan bahwa mayoritas responden menyatakan tidak ada mengeluarkan biaya tambahan
untuk menikmati fasilitas-fasilitas yang ada di Hotel Soechi Internasional Medan. Hal ini mengindikasikan bahwa tamu merasa puas menginap di Hotel
Soechi Internasional Medan karena tidak ada mengeluarkan biaya tambahan untuk menikmati fasilitas-fasilitas yang ada di Hotel Soechi Internasional
Medan.
4.3 Analisis Data
4.3.1 Uji Asumsi Klasik
Dalam penelitian ini ada beberapa uji asumsi klasik yang mendasar antara lain:
Universitas Sumatera Utara
86
1. Normalitas Pengujian normalitas data dilakukan untuk melihat apakah dalam model
regresi, variabel dependen dan independennya memiliki disribusi normal atau tidak. Model yang baik adalah model regresi yang berdistribusi Normal. Uji
Nomalitas dalam penelitian ini dilakukan dengan tiga cara yaitu dengan melihat grafik histogram, grafik normal p-p plot, dan uji Kolmogorov
Smirnov. Berikut adalah hasil output dari pengujian normalitas:
Gambar 4.3 Grafik Histogram
Sumber: Hasil pengolahan data software SPSS 19.0 for windows 2015 Berdasarkan gambar 4.3 di atas, terlihat bahwa variabel kepuasan
pelanggan berdistribusi normal. Hal ini ditunjukkan oleh grafik histogram
Universitas Sumatera Utara
87
yang tidak melenceng ke kiri ataupun melenceng ke kanan sehingga memiliki
puncak grafik yang sempurna.
Gambar 4.4 Grafik Normal P-P Plot
Sumber: Hasil pengolahan data software SPSS 19.0 for windows 2015 Model regesi yang baik dapat diketahui dari gambar grafik P-P Plot. Jika
data menyabar di sekitas garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal maka model regresi memenuhi asumsi normalitas Gujarati, 2003; Santoso,
2000; Arif, 1993 dalam Juliandi dan Irfan, 2013:169. Berdasarkan Gambar 4.4 di atas, menunjukkan bahwa model regresi yang
digunakan telah memenuhi asumsi normalitas sebab pada grafik diatas terlihat bahwa data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti garis diagonal
sehingga dapat dikatakan bahwa data berdistribusi normal.
Universitas Sumatera Utara
88
Tabel 4.34 Hasil Uji Kolmogorov Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 100
Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation 1.10912553
Most Extreme Differences Absolute
.076 Positive
.055 Negative
-.076 Kolmogorov-Smirnov Z
.761 Asymp. Sig. 2-tailed
.608 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil pengolahan data software SPSS 19.0 for windows 2015 Menurut Juliandi dan Irfan 2013:170 kriteria untuk menentukan normal
atau tidaknya data, maka dapat dilihat pada nilai probabilitasnya. Data adalah normal, jika nilai Kolmogorov Smirnov adalah tidak signifikan Asym. Sig
2- tailed α0,05.
Berdasarkan Tabel 4.34 di atas, terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. 2-tailed adalah 0,394. Nilai tersebut lebih besar dari nilai signifikan 0,05 0,394
0,05. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa data yang ada dalam penelitian ini berdistribusi normal.
2. Multikolinearitas Multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah pada model regresi
ditemukan adanya korelasi yang kuat antara variabel independen. Adapun cara yang digunakan untuk menilainya adalah dengan melihat nilai faktor
inflasi varian Variance Inflasi FactorVIF, yang tidak melebihi 5. Hasil Uji Multikolinearitas dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Universitas Sumatera Utara
89
Tabel 4.35 Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
.517 1.155
.448 .655 Sense
.457 .099
.315 4.603 .000
.222 4.506
Feel .627
.145 .250
4.325 .000 .312
3.205 Think
.427 .188
.162 2.277 .025
.204 4.896
Act .533
.164 .190
3.255 .002 .306
3.263 Relate
.319 .139
.131 2.297 .024
.317 3.150
a. Dependent Variable: Kepuasan Pelanggan
Sumber: Hasil pengolahan data software SPSS 19.0 for windows 2015 Berdasarkan tabel 4.35 di atas, dapat dilihat bahwa variabel sense X
1
, feel X
2
, think X
3
, act X
4
, dan relate X
5
memiliki nilai variance inflation factor lebih kecil dari 5 VIF 5. Hal ini menunjukkan bahwa tidak
terdapat masalah multikolinearitas pada model regresi.
3. Heterokedastisitas Pengujian heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat grafik
scatterplot. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di bawah dan di atas angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.
Model yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas. Hasil pengujian heterokedastisitas dapat dilihat dari gambar grafik scatterplot di bawah ini:
Universitas Sumatera Utara
90
Gambar 4.5 Grafik
Scatterplot
Sumber: Hasil pengolahan data software SPSS 19.0 for windows 2015 Berdasarkan gambar 4.5 di atas, dapat dilihat bahwa titik-titik menyebar
secara acak, tidak membentuk pola yang jelas atau teratur, serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Dengan demikian tidak
terjadi heterokedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai.
4.3.2 Analisis Regresi Linear Berganda
